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inr2action 提出将机器人片段编码为神经隐式表示的参数空间记忆框架
inr2action: Encoding Robot Episodes as Neural Implicit Representations for Recall and Action
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inr2action 提出参数空间记忆框架，将每个机器人片段拟合为神经隐式表示，其权重增量作为记忆，大小不随片段帧数变化。学习到的投影器把权重增量映射为 token 嵌入，用于语言模型问答和关节指令回归解码，查询时无需检索原始帧。在 RoboMME 上，语言模型在所有问题类型上超过随机水平，解码器平均 R² 为 0.51；将权重增量替换为匹配噪声后性能下降 11.4 点，随机初始化的权重无法解码。
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